大数据下的多源异构知识融合算法研究

• 作者: 张瑶 李蜀瑜 汤玥
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据 多源异构知识 知识融合 融合算法
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 12-16
• 页数: 5页
• 分类号: TP302
• 字数: 5062字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2017.09.003

摘要

在大数据环境下,多源异构知识的融合为研究者从众多分散、异构的数据源和知识源中挖掘出隐含的、有价值的和尚未被发现的信息和知识提供了非常有效的手段和方法.针对目前知识融合方法的不足,在对大数据环境下的异构知识融合方法进行深入研究的基础上,将已有的数据融合算法合理地移植到知识融合中,设计并构造了大数据环境下的多源异构知识融合算法.为进一步提高获取知识的质量,依据知识源粒度的动态选择,提出了一种改进的知识源分解-合并算法,以获得合适粒度大小的知识源集合和尽可能真实可靠的知识.基于Hadoop和MapReduce框架所构建的实验平台对所提算法进行了实验验证.实验结果表明,所提出的多源异构知识融合算法有效可行,并能够有效显著地提高多源异构知识融合算法的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李蜀瑜	陕西师范大学计算机科学学院	57	229	7.0	11.0
2	张瑶	陕西师范大学计算机科学学院	12	24	4.0	4.0
3	汤玥	陕西师范大学计算机科学学院	2	13	2.0	2.0